O trabalho de um Cientista de Dados Pleno envolve aplicar técnicas avançadas de análise e modelagem para otimizar a oferta de frete, entender o impacto de mecanismos regulatórios e impulsionar decisões estratégicas em nossa cadeia de suprimentos.
Para isso, você precisará desenhar modelos de Machine Learning e análise estatística para prever demanda de transporte e identificar oportunidades de melhoria na logística. Além disso, será responsável por criar processos baseados em inteligência de dados no vies de processos autônomos.
A equipe busca alguém que tenha habilidade em comunicar resultados de análises de forma clara e visual, e que esteja atualizado sobre as últimas tendências e técnicas em ciência de dados e sua aplicação na logística.
Responsabilidades da posição:
* Desenvolver e implementar modelos de Machine Learning e análise estatística para otimizar a precificação do frete, prever demanda de transporte e identificar oportunidades de melhoria na cadeia logística.
* Criar processos baseados em inteligência de dados no viés de processos autônomos.
* Analisar grandes volumes de dados relacionados à oferta de frete, custos de transporte, regulamentações e outros fatores logísticos relevantes.
* Explorar e identificar padrões, tendências e insights acionáveis a partir dos dados logísticos.
* Colaborar com as áreas de Logística, Compliance e Engenharia de Dados para definir problemas, traduzir necessidades de negócio em soluções analíticas e garantir a implementação dos modelos.
* Comunicar de forma clara e eficaz os resultados das análises e modelos para stakeholders técnicos e não técnicos.
* Avaliar e monitorar o desempenho dos modelos implementados, propondo ajustes e melhorias contínuas.
Requisitos e qualificações:
* Experiência comprovada na aplicação de técnicas de Machine Learning e análise estatística em problemas de negócio.
* Proficiência em programação em Python e suas bibliotecas para ciência de dados (Pandas, NumPy, Scikit-learn, etc.).
* Experiência com consultas e manipulação de dados em BigQuery (ou outras plataformas de Big Data).
* Conhecimento em modelagem de dados e familiaridade com diferentes tipos de dados logísticos.
* Habilidade em comunicar resultados de análises de forma clara e visual.
Benefícios:
Autonomia e responsabilidade, ambiente multidisciplinar e auto gerenciável, pouca burocracia no cotidiano, entrega frequente e rápido agir ao encontrar problemas, ritmo acelerado mas tranquilidade e equilíbrio para planejar e executar tarefas com qualidade.